Складчина: [ДМК] Причинно-следственный анализ в науке о данных [Алекс Руис де Вилья Роберт]
«Благодаря простым и понятным объяснениям, практическим идеям и примерам эта книга представляет большую ценность».
Филипп Бах, разработчик библиотек DoubleML для Python и R
Почему получается тот или иной результат? Что могло бы привести к другому итогу? Это важнейшие вопросы причинно-следственного анализа — мощной методики, улучшающей качество решений за счет связывания причины и следствия, даже если нет возможности проводить эксперименты, А/В-тестирование или дорогостоящие контролируемые испытания. Книга знакомит с приемами причинно-следственного анализа в обычных бизнес-сценариях. Вы научитесь применять подход на основе ориентированных ациклических графов, не требующий знания сложного статистического или математического аппарата.
Основные темы:
стратегия выбора правильных подходов к анализу данных;
оценка целей, предположений, рисков и ограничений;
применение причинно-следственного анализа для исследования бизнес-данных.
Издание предназначено для специалистов по обработке данных, инженеров по машинному обучению и статистике.
Издание: Черно-белое
Оригинальное название: Causal Inference for Data Science
Оригинальный правообладатель: Manning
Автор: Роберт А.
Объем, стр: 432
ISBN: 978-5-93700-365-2
Формат: PDF
Стоимость: 1600
СЛИВ СКЛАДЧИН
«Благодаря простым и понятным объяснениям, практическим идеям и примерам эта книга представляет большую ценность».
Филипп Бах, разработчик библиотек DoubleML для Python и R
Почему получается тот или иной результат? Что могло бы привести к другому итогу? Это важнейшие вопросы причинно-следственного анализа — мощной методики, улучшающей качество решений за счет связывания причины и следствия, даже если нет возможности проводить эксперименты, А/В-тестирование или дорогостоящие контролируемые испытания. Книга знакомит с приемами причинно-следственного анализа в обычных бизнес-сценариях. Вы научитесь применять подход на основе ориентированных ациклических графов, не требующий знания сложного статистического или математического аппарата.
Основные темы:
стратегия выбора правильных подходов к анализу данных;
оценка целей, предположений, рисков и ограничений;
применение причинно-следственного анализа для исследования бизнес-данных.
Издание предназначено для специалистов по обработке данных, инженеров по машинному обучению и статистике.
Издание: Черно-белое
Оригинальное название: Causal Inference for Data Science
Оригинальный правообладатель: Manning
Автор: Роберт А.
Объем, стр: 432
ISBN: 978-5-93700-365-2
Формат: PDF
Стоимость: 1600
СЛИВ СКЛАДЧИН
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Как воспитать внутреннего взрослого? [Ирина Ковалёва]
- Профориентация для детей и взрослых [Ирина Ковалёва]
- Сепарация от родителей во взрослом возрасте [Ирина Ковалёва]
- Антикризисный клуб (июль 2025) [Тариф Профессионал] [Евгений Черных]
- Отвращение в терапевтическом контакте: как распознать, выдержать и работать с ним [EduNote] [Борис Герцберг]
- Точка стройности 3.0 [Тариф Премиум Тело] [Татьяна Вещикова]